Spatial data analyses of urban land use and accessibility

Rietveld, P. [Promotor]Scholten, H.J. [Promotor]Koomen, E. [Copromotor

Verkenning van de toepassingsmogelijkheid van floating car data voor het beschrijven van verplaatsingsgedrag

De toenemende beschikbaarheid van nieuwe (big) databronnen en data sciences methoden opent mogelijkheden om op een alternatieve manier verplaatsingsgedrag in termen van herkomst en bestemming, verplaatsingsmotief en routekeuze te analyseren. Dit onderzoeksproject heeft verkend in hoeverre het mogelijk is om floating car data te gebruiken om analyses naar de betrouwbaarheid van reistijden uit te voeren. Het doel hiervan is om die informatie te gebruiken bij het actualiseren en verbeteren van de verkeer‐en vervoermodellen van Rijkswaterstaat

Betrouwbaarheid reistijden: analyse op basis van floating car data

De BetrouwbaarheidsTool van het Landelijk Model System (LMS-BT2) wordt gebruikt om de (on)betrouwbaarheid van autoreistijden van deur-tot-deur te ramen in maatschappelijke kosten-baten analyses. Het wordt onder meer gebruikt om de mogelijke ontwikkeling van reistijd-onbetrouwbaarheid op de lange termijn (2040-2050) in te kunnen schatten. De voorliggende studie draagt bij aan het verder ontwikkelen van het bestaande instrument en beoogt inzicht te geven in de factoren die van invloed zijn op de betrouwbaarheid van reistijden, waaronder in het bijzonder de interactie tussen hoofdwegennet (HWN) en onderliggend wegennet (OWN). Het doel is om uitspraken te kunnen doen over de betrouwbaarheid van reistijden van deur tot deur. Een eerste versie van dit rapport is opgeleverd in juni 2022, terwijl een herziene versie verscheen in november 2022. Deze laatste is hier te downloaden

Developing a definition of functional rural areas in the EU

This paper develops a methodology to define functional rural areas in the EU. It seeks feedback on the method and the results. Functional rural areas cover all the territory outside functional urban areas. They are constructed in three steps. First, we define rural centres: they are the largest town or village within a 10-minute drive. Second, we create catchment areas by assigning every grid cell to the nearby rural centre that has the greatest gravitational pull. Third, we combine small and nearby catchment areas. We combine catchment area until each has at least 25 000 inhabitants or is more than an hour's drive away from the surrounding catchment areas. We also combine catchment areas that have centres that are less than a 30-minute drive apart, even if they have a population of at least 25 000 inhabitants. Next, we show that functional rural areas are more harmonised in terms of population and area size than LAUs and NUTS-3 regions. The analysis of population change and of the distance to the nearest school shows that the results by functional area are less volatile than the results per LAU and show more detail than the results per NUTS-3 regions. Functional rural areas can inform policies that promote access to services and that respond to demographic change. They can also be used to inform transport infrastructure investments and public transport provision